EEE Kutatólaboratórium MTA-SZTAKI Magyar Tudományos Akadémia

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "EEE Kutatólaboratórium MTA-SZTAKI Magyar Tudományos Akadémia"

Átírás

1 DElosztott I S T R I B U T EEsemények D EV E N T S A NElemzé A L Y S I S se R E SKutatólaboratór E A R C H L A B O R A T Oium R Y L I D A R B a s e d S u r v e i l l a n c e Városi LIDAR adathalmaz szegmentációja Módszerünk célja utcai környezetben rögzített LIDAR adatok elemzése, különböző objektumok és utcaszegmensek felismerése. A szegmentálás figyelembe veszi mind a helyszín geometriai leíróit, mind a LIDAR idősorozat alapján számolt különféle időbeli jellemzőket. Az így feldolgozott adat a későbbiekben használható utcai jelenetek (pl. közlekedési baleset) felismerésére, adatsorozat összeillesztésére valamint 4D városrekonstrukcióra. Főbb funkciók: Talajdetekció képes nem sík, jelentős magasságkülönbséggel rendelkező talaj detektálására is Növényzetdetekció falevelek felismerése és azok pontfelhőből való eltávolítása a könnyebb feldolgozás érdekében Magas, statikus objektumok (pl. fal, közlekedési tábla vagy fatörzs) és alacsony objektumok elkülönítése (pl. járművek, gyalogosok, szemeteskuka) egy LIDAR felvételen belül Mozgó objektumok azonosítása LIDAR felvételek egy sorozatán Automatikus forgalomfigyelés és irányítás Városmegfigyelés Digitális városkép modellezés Földi LIDAR adat Megfelelő számítási kapacitás Magas, statikus objektumok detektálása (falak, lámpaoszlopok, stb.) Növényzet detektálása Talaj detektálása A Feneketlen-tó melletti park a falevelek lilával és pirossal vannak jelölve Egy szegmentált utcai jelenet. A három osztály: talaj, alacsony objektum valamint fal (vagy egyéb magas, álló objektum) A szegmentálás valós időben készül el és előfeldolgozási lépésként funkcionál. Ugyanez a helyszín a falevelek nélkül (ezúttal magasság szerint színezve) Mozgásdetekció egy LIDAR jeleneten E l é r h e t ő s é g : M T A - S Z T A K I, K e n d e u , B u d a p e s t, l a b o r v e z e t ő : P r o f. S z i r á n y i T a m á s, s z i r a n y i. t a m a s z t a k i. m t a. h u

2 DElosztott I S T R I B U T EEsemények D EV E N T S A NElemzé A L Y S I S se R E SKutatólaboratór E A R C H L A B O R A T Oium R Y L I D A R B a s e d S u r v e i l l a n c e Mozgó platformról készített városi LIDAR adathalmaz összefűzése A mozgó autóra helyezett LIDAR szenzor olyan méréssorozatot szolgáltat, ahol az egyes "képkockák" ritka háromdimenziós pontfelhők, koordinátarendszerük pedig a jármű haladását követve változik. Rendszerünk automatikusan összefűzi a ritka adathalmazt, nagyobb útszakaszokat ábrázoló, sűrű, nagy felbontású pontfelhőket eredményezve. Az így kapott adat később felhasználható jelenetek értelmezésére és rekonstrukciójára, számos alkalmazásban: objektumfelismerés és osztályozás, zöld területek méretének becslése, virtuális homlokzatmodellezés, stb. A módszer nem használja további szenzorok (pl giroszkóp) adatait, így az autó mozgásának pontos mérése nélkül is képes összefűzni az adathalmazt. Olyan kihívást jelentő eseteket is automatikusan kezelünk, ahol a helyszín sok mozgó adatpontot tartalmaz (pl. utcán mozgó járművek és gyalogosok), nehezítve az illesztést. Automatikus forgalomfigyelés és irányítás Városmegfigyelés Digitális városkép modellezés Földi LIDAR adat Megfelelő számítási kapacitás Automatikus regisztráció az autó mozgásának ismerete nélkül Nagy adatsűrűség: több mint 10 millió adatpont pár méternyi rögzítés alatt Egy-egy minta rögzítés a LIDAR adathalmazban A döntött adathalmazból összefűzött jelenet (a szenzor 45 fokban nézett felfelé)

3 Elosztott Események Elemzé se Kutatólaboratór ium Járműfelismerés földi LIDAR pontfelhősorozatokból Módszerünk járműveket azonosít földi LIDAR lézerkamera által készített pontfelhősorozaton. A mérés kimenetként megjelenő ritka pontfelhősorozatot automatikus algoritmus illeszti össze, majd a felismerést a sűrű pontfelhőn végzi. Az eljárás széleskörű alkalmazását teszi lehetővé, hogy különféle adatfüggő és prior előzetes ismeretekre építő elemek építhetők be a modellbe. A rendszer beállításához egyaránt használhatunk tanító adatmintákat valamint szabályokat. A módszer valós LIDAR pontfelhősorozatokon került tesztelésre, melyeket egy Velodyne HDL-64E típusú lézerszkenner készítette Budapest belvárosában. L I D A R a l a p ú m e g f i g y e l é s i r e n d s z e r Alkalmazási területek Automatikus forgalom megfigyelés és ellenőrzés Környezetvédelem Városi térfigyelő rendszerek Földi LIDAR adatok Erős számítási teljesítmény Automatikus feldolgozás Tetszőlegesen beállítható adatmodellek Járművek és járműcsoportok együttes felismerése 2D-s jámrű kinyerés Ritkás bemeneti pontfelhő Jármű szegmentáció és vetítés Pontfelhők összeillesztése (kb. 30 db) 3D-s befoglaló dobozok visszavetítése a pontfelhőbe Sűrű pontfelhő az összeillesztés után

4 Elosztott Események Elemzé se Kutatólaboratór ium Városi forgalom-megfigyelés légi LIDAR adatokon Az automatikus forgalommegfigyelő eljárások kulcsfontosságú részét képezik a városi felügyelettel kapcsolatos rendszereknek. Megoldásunk összetett forgalomelemző rendszert valósít meg, ahol hierarchikus adatmodellekkel dolgozunk: az egyes járművek felismerése mellett az eljárás képes azonosítani az összetartozó járműcsoportokat különböző forgalmi helyzetekben, mint például parkoló járművek, vagy közlekedési lámpánál várakozó járműsor. Az eljárás működése a következő: az első lépés a 3D-s bemeneti pontfelhő szétválasztása különböző osztályokat tartalmazó ponthalmazokra, úgy mint "jármű, épületek tetőszerkezetei, növényzet, illetve ritka régiók. Második lépésben a különböző pontosztályokat a talajsíkra történő vetítés után leírhatók kétdimenziós téglalapok összességével. Az eljárásban lehetőség adódik előzetes (prior) információ beépítésére a felhasználó által, például a lehetséges járművek alakja, mérete és elrendeződésének várt mintái. Alkalmazási területek Automatikus forgalom megfigyelés és ellenőrzés Környezetvédelem Városi felügyelet Légi LIDAR adatok Erős számítási teljesítmény Automatikus adatfeldolgozás Tetszőlegesen beállítható adatmodellek Járművek és járműcsoportok együttes felismerése Bemenő pontfelhő magasságszínezéssel (1. adathalmaz) Teszt adatok: Infoterra-Astrium Geoinf-Serv, Magyarország Szegmentált pontfelhő (2. adathalmaz) Vehicle model A járműfelismerés eredménye (1. adathalmaz) Járműcsoportok felismerése (2. adathalmaz) E l é r h e t ő s é g : M T A - S Z T A K I, K e n d e u , B u d a p e s t, l a b o r v e z e t ő : P r o f. S z i r á n y i T a m á s, s z i r a n y i. t a m a s z t a k i. m t a. h u D r. B e n e d e k C s a b a, b e n e d e k. c s a b s z t a k i. m t a. hu, u r l : h t t p : \ \ w e b. e e e. s z t a k i. h u T e l : ( )

5 EEE & GMSZL Kutatólaboratóriumok E L O S Z T O T T ES E M É N Y E K E L E M Z É S E & G E O M. MOD E L L E Z É S É S S Z Á M T Ó G É P E S L Á T Á S L A B O R O K Sok szereplős követés és dinamikus tér rekonstrukciója LIDAR adatok alapján i4d projekt: Valóság alapú virtuális világ létrehozása Módszerünk automatikusan elkülöníti a mozgó járókelőket LIDAR ponfelhő sorozatokon és képes több szereplő követésére hosszú idő tartományon keresztül. A folyamat kimeneteként a kinyert pályagörbék alapján előállt a dinamikus 3D színtér (azaz 4D), mely a 4D stúdióban előre felvett mozgó szereplőket jeleníti meg. A jelenet környezeteként használhatunk tetszőleges valós vagy mesterséges teret, de készíthetünk 3D modellt is a LIDAR által felvett jelenetből. A modul része az i4d rendszernek, melynek célja a valóság több szintjét és lehetséges megvalósulásait kombinálni, két fő problémára koncentrálva: 1. Valós bel- és kültéri színterek rekonstrukciója, virtuálisan módosítva, benépesítve szereplőkkel és objektumokkal, 4D megjelenítés segítségével 2. Kültéri LIDAR alapú videó felügyeleti és rekonstrukciós feladatok támogatása a 4D stúdióban létrehozott 3D objektum modellek használatával L I D A R A l a p ú F e l ü g y e l e t Videofelügyelet Film- és animációipar Nagy frissítési frekvenciájú LIDAR rendszer Feldolgozó számítási kapacitás Felügyeleti egység Valós idejű működés, sok szereplő együttes észlelése és követése Automatikus feldolgozási folyamat Bel- és kültéri alkalmazás Megjelenítő egység Előre felvett, mozgó szereplők létrehozása a 4D rekonstrukciós stúdióban 3D textúrált háttér modell készítés (részben automatikus) 2) Elkülönített járókelők a LIDAR pontfelhőben 4) Rekonstruált 4D színtér 1) Bemeneti pontfelhő 3) Járókelők pályarajzolata felülnézetből

Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft

Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft Közúti forgalomelemzés kamerával e_traffic Alter Róbert Báró Csaba Sensor Technologies Kft Előadás témái Cégbemutató Videó analitikai eljárások Forgalomszámláló eszközök összehasonlítása e_traffic forgalomelemző

Részletesebben

Miről lesz szó? Videó tartalom elemzés (VCA) leegyszerűsített működése Kültéri védelem Közúthálózat megfigyelés Emberszámlálás

Miről lesz szó? Videó tartalom elemzés (VCA) leegyszerűsített működése Kültéri védelem Közúthálózat megfigyelés Emberszámlálás Videóanalitikát mindenhova! Princz Adorján Miről lesz szó? Videó tartalom elemzés (VCA) leegyszerűsített működése Kültéri védelem Közúthálózat megfigyelés Emberszámlálás VCA alapú detektorok Videótartalom

Részletesebben

Adatmodellezés CityGML használatával

Adatmodellezés CityGML használatával GISOPEN 2010 Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kar Adatmodellezés CityGML használatával Kottyán László 2010.03.18. 3D Városkalauz projekt NKTH projekt Partnerek: Fehérvár Építész Kft., GEOINFO

Részletesebben

Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (MTA SZTAKI), 1111, Budapest, Kende utca 13 17, email:{vezetéknév.keresztnév}@sztaki.mta.

Számítástechnikai és Automatizálási Kutatóintézet (MTA SZTAKI), 1111, Budapest, Kende utca 13 17, email:{vezetéknév.keresztnév}@sztaki.mta. Mozgó személyek követése és 4D vizualizációja Lidar-alapú járáselemzéssel Nagy Balázs 1, Benedek Csaba 1 és Jankó Zsolt 2 1 Elosztott Események Elemzése Kutatólaboratórium, Magyar Tudományos Akadémia,

Részletesebben

Gépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés

Gépi tanulás a gyakorlatban. Bevezetés Gépi tanulás a gyakorlatban Bevezetés Motiváció Nagyon gyakran találkozunk gépi tanuló alkalmazásokkal Spam detekció Karakter felismerés Fotó címkézés Szociális háló elemzés Piaci szegmentáció analízis

Részletesebben

Közúti forgalomszámlálás e_sensor rendszerrel. 2012.06.04 2012.06.10 Budapest dugódíj projekt (sajtóanyag)

Közúti forgalomszámlálás e_sensor rendszerrel. 2012.06.04 2012.06.10 Budapest dugódíj projekt (sajtóanyag) Közúti forgalomszámlálás e_sensor rendszerrel 2012.06.04 2012.06.10 Budapest dugódíj projekt (sajtóanyag) 1 Cégbemutató A Sensor Technologies Kft. videó analitikai rendszereket fejleszt budapesti székhellyel.

Részletesebben

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció

3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 3D számítógépes geometria és alakzatrekonstrukció 14. Digitális Alakzatrekonstrukció - Bevezetés http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiima01 Dr. Várady Tamás, Dr.

Részletesebben

Települési tetőkataszterek létrehozása a hasznosítható napenergia potenciál meghatározására a Bódva-völgyében különböző térinformatikai módszerekkel

Települési tetőkataszterek létrehozása a hasznosítható napenergia potenciál meghatározására a Bódva-völgyében különböző térinformatikai módszerekkel Települési tetőkataszterek létrehozása a hasznosítható napenergia potenciál meghatározására a Bódva-völgyében különböző térinformatikai módszerekkel Szalontai Lajos Miskolci Egyetem Földrajz-Geoinformatika

Részletesebben

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás

3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 3D - geometriai modellezés, alakzatrekonstrukció, nyomtatás 15. Digitális Alakzatrekonstrukció Méréstechnológia, Ponthalmazok regisztrációja http://cg.iit.bme.hu/portal/node/312 https://www.vik.bme.hu/kepzes/targyak/viiiav54

Részletesebben

Top art technológiai megoldások a műemlékvédelemben, építészetben. Fehér András Mensor 3D

Top art technológiai megoldások a műemlékvédelemben, építészetben. Fehér András Mensor 3D Top art technológiai megoldások a műemlékvédelemben, építészetben Fehér András Mensor 3D PROLÓG 40-50 % tudja mi a szkennelés 44% nem akarja a 3D digitalizálást 68% akarja a 3D digitalizálást LÉZERSZKENNEREL

Részletesebben

icollware szoftver portfolió

icollware szoftver portfolió icollware szoftver portfolió Mandász Gábor 2013. július 18. Tartalom 1. Előzmények Szakértői terület megismerése Elektronikus csoportmunka rendszerek fejlesztése 3D technológiai kutatások 2. Célok Meglévő

Részletesebben

A műszaki nyilvántartás-szervezés a közlekedésbiztonság tükrében

A műszaki nyilvántartás-szervezés a közlekedésbiztonság tükrében Kovács Dénes Igazgató Forgalomtechnikai és Műszaki nyilvántartási Igazgatóság BKK Közút Zrt. Visszatekintés: Milyen állomásokon keresztül jutottunk a KARESZ-ig? 1. Kanyar AutoCAD alapú vektoros - felmérés

Részletesebben

Feladatok. Tervek alapján látvány terv készítése. Irodai munka Test modellezés. Létező objektum számítógépes modelljének elkészítése

Feladatok. Tervek alapján látvány terv készítése. Irodai munka Test modellezés. Létező objektum számítógépes modelljének elkészítése Virtuális valóság Feladatok Tervek alapján látvány terv készítése Irodai munka Test modellezés Létező objektum számítógépes modelljének elkészítése Geodéziai mérések Fotogrammetriai feldolgozás Egyszerű

Részletesebben

CSAPADÉK BEFOGADÓKÉPESSÉGÉNEK TÉRKÉPEZÉSE TÁVÉRZÉKELÉSI MÓDSZEREKKEL VÁROSI KÖRNYEZETBEN

CSAPADÉK BEFOGADÓKÉPESSÉGÉNEK TÉRKÉPEZÉSE TÁVÉRZÉKELÉSI MÓDSZEREKKEL VÁROSI KÖRNYEZETBEN MFTTT 30. VÁNDORGYŰLÉS 2015. július 03. Szolnok CSAPADÉK BEFOGADÓKÉPESSÉGÉNEK TÉRKÉPEZÉSE TÁVÉRZÉKELÉSI MÓDSZEREKKEL VÁROSI KÖRNYEZETBEN Kovács Gergő Földmérő és földrendező szak, IV. évfolyam Verőné Dr.

Részletesebben

Megoldások a tehergépjárműpihenők parkolóhely előrejelző rendszereire

Megoldások a tehergépjárműpihenők parkolóhely előrejelző rendszereire Megoldások a tehergépjárműpihenők parkolóhely előrejelző rendszereire Sándor Zsolt zsolt.sandor@mail.bme.hu Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi

Részletesebben

Pontos Diagnosztika Intelligens Mérés. httc

Pontos Diagnosztika Intelligens Mérés. httc Pontos Diagnosztika Intelligens Mérés httc Innovatív Megoldások A Jövő... Lényeges eleme a folyamatos, megbízható információ szolgáltatás és a kerékhibák korai felismerése. Világszerte növekvő vasúti forgalom

Részletesebben

Precíz Diagnosztika Intelligens Mérés. httc

Precíz Diagnosztika Intelligens Mérés. httc Precíz Diagnosztika Intelligens Mérés httc Innovatív Megoldások A Jövő... Lényeges eleme a folyamatos, megbízható információ szolgáltatás és a kerékhibák korai felismerése. Világszerte növekvő vasúti forgalom

Részletesebben

Képfeldolgozás Szegmentálás Osztályozás Képfelismerés Térbeli rekonstrukció

Képfeldolgozás Szegmentálás Osztályozás Képfelismerés Térbeli rekonstrukció Mesterséges látás Miről lesz szó? objektumok Bevezetés objektumok A mesterséges látás jelenlegi, technikai eszközökön alapuló világunkban gyakorlatilag azonos a számítógépes képfeldolgozással. Számítógépes

Részletesebben

A fotogrammetria fejlődési tendenciái

A fotogrammetria fejlődési tendenciái A fotogrammetria fejlődési tendenciái Dr. Engler Péter Dr. Jancsó Tamás Nyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar Fotogrammetria és Távérzékelés Tanszék GIS Open 2011. Fejlődési irányt befolyásoló

Részletesebben

THE BENEFITS OF INTELLIGENCE 2

THE BENEFITS OF INTELLIGENCE 2 INTELLIGENCE ON YOUR SIDE THE BENEFITS OF INTELLIGENCE 2 INTELLIGENCE ON YOUR SIDE BEÉPÍTETT INTELLIGENCIA Forradalom van kialakulóban az IP-bázisú megfigyelő berendezések piacán, és az Intellio az első

Részletesebben

LÉGI HIPERSPEKTRÁLIS TÁVÉRZÉKELÉSI TECHNOLÓGIA FEJLESZTÉSE PARLAGFŰVEL FERTŐZÖTT TERÜLETEK MEGHATÁROZÁSÁHOZ

LÉGI HIPERSPEKTRÁLIS TÁVÉRZÉKELÉSI TECHNOLÓGIA FEJLESZTÉSE PARLAGFŰVEL FERTŐZÖTT TERÜLETEK MEGHATÁROZÁSÁHOZ LÉGI HIPERSPEKTRÁLIS TÁVÉRZÉKELÉSI TECHNOLÓGIA FEJLESZTÉSE PARLAGFŰVEL FERTŐZÖTT TERÜLETEK MEGHATÁROZÁSÁHOZ DEÁKVÁRI JÓZSEF 1 - KOVÁCS LÁSZLÓ 1 - SZALAY D. KORNÉL 1 - TOLNER IMRE TIBOR 1 - CSORBA ÁDÁM

Részletesebben

Parametrikus tervezés

Parametrikus tervezés 2012.03.31. Statikus modell Dinamikus modell Parametrikus tervezés Módosítások a tervezés folyamán Konstrukciós variánsok (termékcsaládok) Parametrikus Modell Parametrikus tervezés Paraméterek (változók

Részletesebben

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek 2010-09-02. Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens

CARE. Biztonságos. otthonok idős embereknek CARE. Biztonságos otthonok idős embereknek 2010-09-02. Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens CARE Biztonságos CARE Biztonságos otthonok idős embereknek otthonok idős embereknek 2010-09-02 Dr. Vajda Ferenc Egyetemi docens 3D Érzékelés és Mobilrobotika kutatócsoport Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi

Részletesebben

Budapesti Forgalomirányító Központ. Siemens Scala kliens. Összeállította: Csikós Alfréd

Budapesti Forgalomirányító Központ. Siemens Scala kliens. Összeállította: Csikós Alfréd Budapesti Forgalomirányító Központ Siemens Scala kliens Összeállította: Csikós Alfréd Budapesti Forgalomirányító Központ Siemens Scala Bevezetés Irányítási célok városban Forgalomtechnikai teljesítménymutatók

Részletesebben

Neurális hálózatok bemutató

Neurális hálózatok bemutató Neurális hálózatok bemutató Füvesi Viktor Miskolci Egyetem Alkalmazott Földtudományi Kutatóintézet Miért? Vannak feladatok amelyeket az agy gyorsabban hajt végre mint a konvencionális számítógépek. Pl.:

Részletesebben

Beltéri autonóm négyrotoros helikopter szabályozó rendszerének kifejlesztése és hardware-in-the-loop tesztelése

Beltéri autonóm négyrotoros helikopter szabályozó rendszerének kifejlesztése és hardware-in-the-loop tesztelése Beltéri autonóm négyrotoros helikopter szabályozó rendszerének kifejlesztése és hardware-in-the-loop tesztelése Regula Gergely, Lantos Béla BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar Irányítástechnika és

Részletesebben

Sensor Technologies Kft. TrafficNET (közlekedés-információs rendszer)

Sensor Technologies Kft. TrafficNET (közlekedés-információs rendszer) TrafficNET (közlekedés-információs rendszer) 1 1. Projektcél A TrafficNet projekt célja olyan közlekedés-információs rendszer megvalósítása, amely Kecskeméten és vonzáskörzetében közlekedőket valósidejű

Részletesebben

Kincsem Park (biztonsági rendszerterv vázlat)

Kincsem Park (biztonsági rendszerterv vázlat) Kincsem Park (biztonsági rendszerterv vázlat) 1 1. Célkitűzés A későbbiekben részletesen bemutatásra kerülő automatizált esemény / incidens felismerő és arcfelismerésen alapuló beléptető videó kamera rendszer

Részletesebben

HUMANsoft Kft. Tanácsadás üzletág

HUMANsoft Kft. Tanácsadás üzletág HUMANsoft Kft. Tanácsadás üzletág 2013. március Amit kínálunk: tanácsadás 3D szkennelés és felmérés pontfelhő feldolgozás modellezés szkennelés eredményeinek elemzése, vizsgálata 3D nyomtatás eszközök

Részletesebben

Rendszámfelismerő rendszerek

Rendszámfelismerő rendszerek Problémamegoldó szeminárium Témavezető: Pataki Péter ARH Zrt. ELTE-TTK 2013 Tartalomjegyzék 1 Bevezetés 2 Út a megoldás felé 3 Felmerült problémák 4 Alkalmazott matematika 5 További lehetőségek Motiváció

Részletesebben

Méréselmélet MI BSc 1

Méréselmélet MI BSc 1 Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok

Részletesebben

Forgalmi modellezés BMEKOKUM209

Forgalmi modellezés BMEKOKUM209 BME Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Forgalmi modellezés BMEKOKUM209 Szimulációs modellezés Dr. Juhász János A forgalmi modellezés célja A közlekedési igények bővülése és a motorizáció növekedése

Részletesebben

Távérzékelés, a jöv ígéretes eszköze

Távérzékelés, a jöv ígéretes eszköze Távérzékelés, a jöv ígéretes eszköze Ritvayné Szomolányi Mária Frombach Gabriella VITUKI CONSULT Zrt. A távérzékelés segítségével: különböz6 magasságból, tetsz6leges id6ben és a kívánt hullámhossz tartományokban

Részletesebben

Hadházi Dániel.

Hadházi Dániel. Hadházi Dániel hadhazi@mit.bme.hu Orvosi képdiagnosztika: Szerepe napjaink orvoslásában Képszegmentálás orvosi kontextusban Elvárások az adekvát szegmentálásokkal szemben Verifikáció és validáció lehetséges

Részletesebben

FoodManufuture FP7 projekt

FoodManufuture FP7 projekt FoodManufuture FP7 projekt Virtuális és kibővített (augmented) valóság - Élelmiszeripari igények és alkalmazási lehetőségek dr. Sebők András Campden BRI Magyarország FoodManufuture workshop Budapest, Vidékfejlesztési

Részletesebben

SZERKEZETFÖLDTANI OKTATÓPROGRAM, VETŐMENTI ELMOZDULÁSOK MODELLEZÉSÉRE. Kaczur Sándor Fintor Krisztián kaczur@gdf.hu, efkrisz@gmail.

SZERKEZETFÖLDTANI OKTATÓPROGRAM, VETŐMENTI ELMOZDULÁSOK MODELLEZÉSÉRE. Kaczur Sándor Fintor Krisztián kaczur@gdf.hu, efkrisz@gmail. SZERKEZETFÖLDTANI OKTATÓPROGRAM, VETŐMENTI ELMOZDULÁSOK MODELLEZÉSÉRE Kaczur Sándor Fintor Krisztián kaczur@gdf.hu, efkrisz@gmail.com 2010 Tartalom Földtani modellezés lehetőségei Szimulációs szoftver,

Részletesebben

Matematikai modellezés

Matematikai modellezés Matematikai modellezés Bevezető A diasorozat a Döntési modellek című könyvhöz készült. Készítette: Dr. Ábrahám István Döntési folyamatok matematikai modellezése Az emberi tevékenységben meghatározó szerepe

Részletesebben

Transzformációk. Grafikus játékok fejlesztése Szécsi László 2013.02.26. t05-transform

Transzformációk. Grafikus játékok fejlesztése Szécsi László 2013.02.26. t05-transform Transzformációk Grafikus játékok fejlesztése Szécsi László 2013.02.26. t05-transform Koordinátarendszerek: modelltér Koordinátarendszerek: világtér Koordinátarendszerek: kameratér up right z eye ahead

Részletesebben

MOBIL TÉRKÉPEZŐ RENDSZER PROJEKT TAPASZTALATOK

MOBIL TÉRKÉPEZŐ RENDSZER PROJEKT TAPASZTALATOK MOBIL TÉRKÉPEZŐ RENDSZER PROJEKT TAPASZTALATOK GISopen 2011 2011. március 16-18. Konasoft Project Tanácsadó Kft. Maros Olivér - projektvezető MIÉRT MOBIL TÉRKÉPEZÉS? A mobil térképezés egyetlen rendszerben

Részletesebben

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1 Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni

Részletesebben

Általános követelmények a kép tartalmával és minőségével kapcsolatban

Általános követelmények a kép tartalmával és minőségével kapcsolatban Általános követelmények a kép tartalmával és minőségével kapcsolatban A következő követelmények egyrészt azért fontosak, hogy megfelelően dokumentálják az eseményeket (bizonyítékként felhasználóak legyenek),

Részletesebben

Műszaki változási igények keletkezése és végrehajtása az Atomerőműben

Műszaki változási igények keletkezése és végrehajtása az Atomerőműben Műszaki változási igények keletkezése és végrehajtása az Atomerőműben Németh András geodéziai csoportvezető PA Zrt. MIG RTFO Építészeti Osztály Mérnökgeodézia 2016 MMK GGT BME Ált. és Felsőgeodézia Tanszék

Részletesebben

Hatékony módszer a nagyfeszültségű távvezetékek. dokumentáció-felújítására a gyakorlatban

Hatékony módszer a nagyfeszültségű távvezetékek. dokumentáció-felújítására a gyakorlatban Hatékony módszer a nagyfeszültségű távvezetékek dokumentáció-felújítására a gyakorlatban MEE 57. VÁNDORGYŰLÉS 2010. szeptember 15-17. SIÓFOK Új technológia bevezetése A FUGRO INPARK B.V. Holland céggel

Részletesebben

rnöki Iroda Kft. Roden MérnM 20 éve a közlekedéstervezésben Cégbemutató Trenka Sándor ügyvezető igazgató M9 KAPOS KONZORCIUM ÉPKO - 2011 ksomlyó

rnöki Iroda Kft. Roden MérnM 20 éve a közlekedéstervezésben Cégbemutató Trenka Sándor ügyvezető igazgató M9 KAPOS KONZORCIUM ÉPKO - 2011 ksomlyó Roden érn 20 éve a közlekedéstervezésben Cégbemutató ÉPKO - 2011 2011. Június J 2-52 Csíksomly ksomlyó Trenka Sándor ügyvezető igazgató Roden érn KÖZLEKEDÉSI LÉTESÍTÉNYEK KOPLEX TERVEZÉSE TEVÉKENYSÉGÜNK

Részletesebben

Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban

Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Statisztikai eljárások a mintafelismerésben és a gépi tanulásban Varga Domonkos (I.évf. PhD hallgató) 2014 május A prezentáció felépítése 1) Alapfogalmak 2) A gépi tanulás, mintafelismerés alkalmazási

Részletesebben

CHARACTERIZATION OF PEOPLE

CHARACTERIZATION OF PEOPLE CONFERENCE ABOUT THE STATUS AND FUTURE OF THE EDUCATIONAL AND R&D SERVICES FOR THE VEHICLE INDUSTRY CHARACTERIZATION OF PEOPLE MOVEMENT BY USING MOBILE CELLULAR INFORMATION László Nádai "Smarter Transport"

Részletesebben

Szenzorcsatolt robot: A szenzorcsatolás lépései:

Szenzorcsatolt robot: A szenzorcsatolás lépései: 1. Mi a szenzorcsatolt robot, hogyan épül fel? Ismertesse a szenzorcsatolás lépéseit röviden az Egységes szenzorplatform architektúra segítségével. Mikor beszélünk szenzorfúzióról? Milyen módszereket használhatunk?

Részletesebben

Önvezető autók. Gondos Bálint. Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Beágyazott és mobil informatika szakirány

Önvezető autók. Gondos Bálint. Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Beágyazott és mobil informatika szakirány Önvezető autók Név: Gondos Bálint Dátum: 2015-11-30 2015-11-30átu Gondos Bálint Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Beágyazott és mobil informatika szakirány A megoldott probléma: A teljesen

Részletesebben

Engedje meg, hogy figyelmébe ajánljuk a piacvezető 3D tárgyrögzítésre és ortofotó - illetve felületmodell készítésre szolgáló szoftvert.

Engedje meg, hogy figyelmébe ajánljuk a piacvezető 3D tárgyrögzítésre és ortofotó - illetve felületmodell készítésre szolgáló szoftvert. Engedje meg, hogy figyelmébe ajánljuk a piacvezető 3D tárgyrögzítésre és ortofotó - illetve felületmodell készítésre szolgáló szoftvert. Az Interspect Csoport és az Agisoft együttműködése Cégünk 2013-óta

Részletesebben

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul

Részletesebben

AUTOMATIKUS KÉPFELDOLGOZÁS A HADITECHNIKÁBAN A CELLULÁRIS NEURÁLIS HÁLÓZAT

AUTOMATIKUS KÉPFELDOLGOZÁS A HADITECHNIKÁBAN A CELLULÁRIS NEURÁLIS HÁLÓZAT Buzási Tibor AUTOMATIKUS KÉPFELDOLGOZÁS A HADITECHNIKÁBAN A CELLULÁRIS NEURÁLIS HÁLÓZAT A következő bemutató témája a Celluláris Neurális Hálózat (CNN) technológiára épülő, a hagyományos képfeldolgozási

Részletesebben

DSD. Szkennelt szövegek digitalizálása során keletkező hibák elemzése magyar szövegek esetében. Pataki Máté Tóth Zoltán MTA SZTAKI DSD

DSD. Szkennelt szövegek digitalizálása során keletkező hibák elemzése magyar szövegek esetében. Pataki Máté Tóth Zoltán MTA SZTAKI DSD MTA SZTAKI Department of Distributed Systems Szkennelt szövegek digitalizálása során keletkező hibák elemzése magyar szövegek esetében Pataki Máté Tóth Zoltán Tartalomjegyzék Szöveges dokumentumok digitalizálása

Részletesebben

Multi-20 modul. Felhasználói dokumentáció 1.1. Készítette: Parrag László. Jóváhagyta: Rubin Informatikai Zrt.

Multi-20 modul. Felhasználói dokumentáció 1.1. Készítette: Parrag László. Jóváhagyta: Rubin Informatikai Zrt. Multi-20 modul Felhasználói dokumentáció. Készítette: Parrag László Jóváhagyta: Rubin Informatikai Zrt. 49 Budapest, Egressy út 7-2. telefon: +36 469 4020; fax: +36 469 4029 e-mail: info@rubin.hu; web:

Részletesebben

HULLADÉKCSÖKKENTÉS. EEA Grants Norway Grants. Élelmiszeripari zöld innovációs program megvalósítása. Dr. Nagy Attila, Debreceni Egyetem 2014.10.28.

HULLADÉKCSÖKKENTÉS. EEA Grants Norway Grants. Élelmiszeripari zöld innovációs program megvalósítása. Dr. Nagy Attila, Debreceni Egyetem 2014.10.28. Élelmiszeripari zöld innovációs program megvalósítása EEA Grants Norway Grants HULLADÉKCSÖKKENTÉS Dr. Nagy Attila, Debreceni Egyetem HU09-0015-A1-2013 1 Beruházás oka A vágóhidakról kikerülő baromfi nyesedék

Részletesebben

OPTIKAI KÖVETK VETÉS. Steiner Henriette április 29.

OPTIKAI KÖVETK VETÉS. Steiner Henriette április 29. OPTIKAI KÖVETK VETÉS Lehetőségek és limitáci ciók Steiner Henriette 2009. április 29. MEGISMERÉS = Érzékelés + Fogalomalkotás MEGISMERÉS = Érzékelés + Fogalomalkotás LÁTÁS = SZEM + AGY MEGISMERÉS = Érzékelés

Részletesebben

A hálózattervezés alapvető ismeretei

A hálózattervezés alapvető ismeretei A hálózattervezés alapvető ismeretei Infokommunikációs hálózatok tervezése és üzemeltetése 2011 2011 Sipos Attila ügyvivő szakértő BME Híradástechnikai Tanszék siposa@hit.bme.hu A terv általános meghatározásai

Részletesebben

VMD960 MB. Digitális video mozgásérzékelő Egycsatornás verzió. Jellemzői

VMD960 MB. Digitális video mozgásérzékelő Egycsatornás verzió. Jellemzői VMD960 MB Digitális video mozgásérzékelő Egycsatornás verzió Jellemzői Professzionális kültéri videó mozgásérzékelő Felbukkanó vagy eltűnő álló tárgyak detektálása Objektumszámlálás (ember, jármű) Rendkívül

Részletesebben

Intelligens biztonsági megoldások. Távfelügyelet

Intelligens biztonsági megoldások. Távfelügyelet Intelligens biztonsági megoldások A riasztást fogadó távfelügyeleti központok felelősek a felügyelt helyszínekről érkező információ hatékony feldolgozásáért, és a bejövő eseményekhez tartozó azonnali intézkedésekért.

Részletesebben

SZENZORFÚZIÓS ELJÁRÁSOK KIDOLGOZÁSA AUTONÓM JÁRMŰVEK PÁLYAKÖVETÉSÉRE ÉS IRÁNYÍTÁSÁRA

SZENZORFÚZIÓS ELJÁRÁSOK KIDOLGOZÁSA AUTONÓM JÁRMŰVEK PÁLYAKÖVETÉSÉRE ÉS IRÁNYÍTÁSÁRA infokommunikációs technológiák SZENZORFÚZIÓS ELJÁRÁSOK KIDOLGOZÁSA AUTONÓM JÁRMŰVEK PÁLYAKÖVETÉSÉRE ÉS IRÁNYÍTÁSÁRA BEVEZETŐ A KUTATÁS CÉLJA Autonóm járművek és robotok esetén elsődleges feladat a robotok

Részletesebben

Pneumatika az ipari alkalmazásokban

Pneumatika az ipari alkalmazásokban Pneumatika az ipari alkalmazásokban Manipulátorok Balanszer technika Pneumatikus pozícionálás Anyagmozgatási és Logisztikai Rendszerek Tanszék Manipulátorok - Mechanikai struktúra vagy manipulátor, amely

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I. : Intelligens Rendszerek Gyakorlata Neurális hálózatok I. dr. Kutor László http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ir2.html IRG 3/1 Trend osztályozás Pnndemo.exe IRG 3/2 Hangulat azonosítás Happy.exe IRG 3/3

Részletesebben

A térinformatika lehetőségei a veszélyes anyagok okozta súlyos ipari balesetek megelőzésében

A térinformatika lehetőségei a veszélyes anyagok okozta súlyos ipari balesetek megelőzésében A térinformatika lehetőségei a veszélyes anyagok okozta súlyos ipari balesetek megelőzésében Kovács Zoltán főiskolai docens Szent István Egyetem Ybl Miklós Építéstudományi Kar Bevezetés Korunk egyik legdinamikusabban

Részletesebben

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK

Számítógépes Grafika SZIE YMÉK Számítógépes Grafika SZIE YMÉK Analóg - digitális Analóg: a jel értelmezési tartománya (idő), és az értékkészletes is folytonos (pl. hang, fény) Diszkrét idejű: az értelmezési tartomány diszkrét (pl. a

Részletesebben

Mérés és modellezés 1

Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell

Részletesebben

1. ábra Egy terület DTM-je (balra) és ugyanazon terület DSM-je (jobbra)

1. ábra Egy terület DTM-je (balra) és ugyanazon terület DSM-je (jobbra) Bevezetés A digitális terepmodell (DTM) a Föld felszínének digitális, 3D-ós reprezentációja. Az automatikus DTM előállítás folyamata jelenti egyrészt távérzékelt felvételekből a magassági adatok kinyerését,

Részletesebben

Szakdolgozat. Balázs Ádám Kuk József

Szakdolgozat. Balázs Ádám Kuk József Szakdolgozat Balázs Ádám Kuk József Debrecen 2010 Debreceni Egyetem Informatika Kar EKG jelek feldolgozása (.NET) Témavezető: Dr. Juhász István Egyetemi adjunktus Készítette: Balázs Ádám Programtervező

Részletesebben

Összeállította Horváth László egyetemi tanár

Összeállította Horváth László egyetemi tanár Óbudai Egyetem Neumann János Informatikai Kar Intelligens Mérnöki Rendszerek Intézet Intelligens Mérnöki Rendszerek Szakirány a Mérnök informatikus alapszakon Összeállította Horváth László Budapest, 2011

Részletesebben

Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata

Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata Gyalogos elütések szimulációs vizsgálata A Virtual Crash program validációja Dr. Melegh Gábor BME Gépjárművek tanszék Budapest, Magyarország Vida Gábor BME Gépjárművek tanszék Budapest, Magyarország Ing.

Részletesebben

Számítógépes képelemzés projektmunkák 2012

Számítógépes képelemzés projektmunkák 2012 Számítógépes képelemzés projektmunkák 2012 Automatikus panorámakép készítés Készíts néhány képet a Dóm térről (vagy a város más területéről) úgy hogy a képek között legalább 20% átfedés legyen, és a kívánt

Részletesebben

A távérzékelés és fizikai alapjai 4. Technikai alapok

A távérzékelés és fizikai alapjai 4. Technikai alapok A távérzékelés és fizikai alapjai 4. Technikai alapok Csornai Gábor László István Budapest Főváros Kormányhivatala Mezőgazdasági Távérzékelési és Helyszíni Ellenőrzési Osztály Az előadás 2011-es átdolgozott

Részletesebben

INTELLIGENCE ON YOUR SIDE WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU

INTELLIGENCE ON YOUR SIDE WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU WWW.INTELLIO.EU Intelligens videó megfigyelési megoldások Kópházi János ügyvezetı igazgató 2008.03.26 Napirend INTELLIGENCE ON YOUR SIDE Cégbemutató Intelligens videó rendszer Esettanulmányok Költséghatékonysági számítások

Részletesebben

Térinformatika és Geoinformatika

Térinformatika és Geoinformatika Távérzékelés 1 Térinformatika és Geoinformatika 2 A térinformatika az informatika azon része, amely térbeli adatokat, térbeli információkat dolgoz fel A geoinformatika az informatika azon része, amely

Részletesebben

Intelligens közlekedési rendszerek (ITS)

Intelligens közlekedési rendszerek (ITS) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Intelligens közlekedési rendszerek (ITS) Térinformatika (GIS) közlekedési alkalmazásai Közlekedési adatbázisok

Részletesebben

Elengedhetetlen a játékokban, mozi produkciós eszközökben Nélküle kvantum hatás lép fel. Az objektumok áthaladnak a többi objektumon

Elengedhetetlen a játékokban, mozi produkciós eszközökben Nélküle kvantum hatás lép fel. Az objektumok áthaladnak a többi objektumon Bevezetés Ütközés detektálás Elengedhetetlen a játékokban, mozi produkciós eszközökben Nélküle kvantum hatás lép fel Az objektumok áthaladnak a többi objektumon A valósághű megjelenítés része Nem tisztán

Részletesebben

Bánsághi Anna anna.bansaghi@mamikon.net. 2014 Bánsághi Anna 1 of 31

Bánsághi Anna anna.bansaghi@mamikon.net. 2014 Bánsághi Anna 1 of 31 IMPERATÍV PROGRAMOZÁS Bánsághi Anna anna.bansaghi@mamikon.net 9. ELŐADÁS - OOP TERVEZÉS 2014 Bánsághi Anna 1 of 31 TEMATIKA I. ALAPFOGALMAK, TUDOMÁNYTÖRTÉNET II. IMPERATÍV PROGRAMOZÁS Imperatív paradigma

Részletesebben

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel

Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Akusztikai tervezés a geometriai akusztika módszereivel Fürjes Andor Tamás BME Híradástechnikai Tanszék Kép- és Hangtechnikai Laborcsoport, Rezgésakusztika Laboratórium 1 Tartalom A geometriai akusztika

Részletesebben

(Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja.

(Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja. Testmodellezés Testmodellezés (Solid modeling, Geometric modeling) Testmodell: egy létező vagy elképzelt objektum digitális reprezentációja. A tervezés (modellezés) során megadjuk a objektum geometria

Részletesebben

T-AVL Nyomkövető webkliens

T-AVL Nyomkövető webkliens Teltonika UAB - www.teltonika.lt - A megjelenített tartalom jogvédett - MM Turbo Marketing Kft. T-AVL Nyomkövető webkliens Használati útmutató Kezelési útmutató Opciók ismertetése Verzió: 2011/4 www.mmturbo.hu

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban

Intelligens Rendszerek Elmélete. Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban Intelligens Rendszerek Elmélete : dr. Kutor László Versengéses és önszervező tanulás neurális hálózatokban http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ire.html Login név: ire jelszó: IRE07 IRE 9/1 Processzor Versengéses

Részletesebben

TÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs egyetemi docens. Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék

TÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs egyetemi docens. Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék TÉRINFORMATIKA II. Dr. Kulcsár Balázs egyetemi docens Debreceni Egyetem Műszaki Kar Műszaki Alaptárgyi Tanszék ELSŐDLEGES ADATNYERÉSI ELJÁRÁSOK 2. Inerciális rendszerek Távérzékelés Rádiótelefonok Mobil

Részletesebben

MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen,

MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc. Debrecen, MINTA Írásbeli Záróvizsga Mechatronikai mérnök MSc Debrecen, 2017. 01. 03. Név: Neptun kód: Megjegyzések: A feladatok megoldásánál használja a géprajz szabályait, valamint a szabványos áramköri elemeket.

Részletesebben

Hőkamerás drónok alkalmazása az épületfelmérésben

Hőkamerás drónok alkalmazása az épületfelmérésben Official reseller Hőkamerás drónok alkalmazása az épületfelmérésben Weszelovits Gergő GLT Scan&Plan Kft. www.gltscan.hu www.gltdrone.com 3D felmérések drónnal és lézerszkennerrel Röviden a GLT Scan&Plan-ről

Részletesebben

Távérzékelés a vízgazdálkodás szolgálatában. Bíró Tibor Nemzeti Közszolgálati Egyetem Víztudományi Kar

Távérzékelés a vízgazdálkodás szolgálatában. Bíró Tibor Nemzeti Közszolgálati Egyetem Víztudományi Kar Távérzékelés a vízgazdálkodás szolgálatában Bíró Tibor Nemzeti Közszolgálati Egyetem Víztudományi Kar Távérzékelés Távérzékelés alkalmazásával két vagy háromdimenziós objektumok és természeti képződmények

Részletesebben

Fotogrammetria és távérzékelés A képi tartalomban rejlő információgazdagság Dr. Jancsó Tamás Nyugat-magyarországi Egyetem, Geoinformatikai Kar MFTTT rendezvény 2012. Április 18. Székesfehérvár Tartalom

Részletesebben

ROBOT IRÁNYÍTÁS INFRAVÖRÖS LED TÖMBBEL

ROBOT IRÁNYÍTÁS INFRAVÖRÖS LED TÖMBBEL TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-212-4 infokommunikációs technológiák ROBOT IRÁNYÍTÁS INFRAVÖRÖS LED TÖMBBEL A KUTATÁSI TERÜLET RÖVID MEGFOGALMAZÁSA TÁMOP-4.2.2.C-11/1/KONV-212-4 Célok: Növekvő érdeklődés a non-boolean

Részletesebben

KÖZLEKEDÉSI ISMERETEK MOBIL ALKALMAZÁS MOBILTARTALMAK

KÖZLEKEDÉSI ISMERETEK MOBIL ALKALMAZÁS MOBILTARTALMAK A gyalogos, kerékpáros, segédmotoros kerékpárvezető és kerekes székes közúti közlekedés szabályainak és viselkedési normáinak oktatásához önállóan feldolgozható digitális tartalom és módszertan az 5 12.

Részletesebben

SAMSUNG SSM-8000 szoftvercsomag

SAMSUNG SSM-8000 szoftvercsomag SAMSUNG SSM-8000 szoftvercsomag A Samsung SSM-8000 szoftvercsomag a Samsung által forgalmazott IP kamerák, digitális rögzítők, hálózati rögzítők, encoderek közös grafikai felületen történő megjelenítését

Részletesebben

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó

Részletesebben

Mennyit is késik? Troposzféra-modellezés a GNSSnet.hu rendszerében

Mennyit is késik? Troposzféra-modellezés a GNSSnet.hu rendszerében Mennyit is késik? Troposzféra-modellezés a GNSSnet.hu rendszerében Tea előadás 2012. 02. 07. Penc Braunmüller Péter A GNSSnet.hu hálózati szoftverében (Geo++ GNSMART) elérhető troposzféra modellek vizsgálata

Részletesebben

Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására

Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására ECALL WORK-SHOP 2013. NOVEMBER 12. Dr. Jankó Domokos Biztonságkutató Mérnöki Iroda

Részletesebben

Fatömegbecslési jegyzőkönyvek

Fatömegbecslési jegyzőkönyvek Fatömegbecslési jegyzőkönyvek ERDŐGAZDÁLKODÁS/FAHASZNÁLAT/FATÖMEGBECSLÉSI JEGYZŐKÖNYVEK A fatömegbecslési jegyzőkönyvek erdőrészlethez kapcsolódnak. Egy erdőrészlethez több jegyzőkönyv készíthető. Egy

Részletesebben

Irányítástechnikai alapok. Zalotay Péter főiskolai docens KKMF

Irányítástechnikai alapok. Zalotay Péter főiskolai docens KKMF Irányítástechnikai alapok Zalotay Péter főiskolai docens KKMF Az irányítás feladatai és fajtái: Alapfogalmak Irányítás: Műszaki berendezések ( gépek, gyártó sorok, szállító eszközök, vegyi-, hő-technikai

Részletesebben

Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás

Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás Mesterséges neurális hálózatok II. - A felügyelt tanítás paraméterei, gyorsító megoldásai - Versengéses tanulás http:/uni-obuda.hu/users/kutor/ IRE 7/50/1 A neurális hálózatok általános jellemzői 1. A

Részletesebben

A FIR-ek alkotóelemei: < hardver (bemeneti, kimeneti eszközök és a számítógép), < szoftver (ARC/INFO, ArcView, MapInfo), < adatok, < felhasználók.

A FIR-ek alkotóelemei: < hardver (bemeneti, kimeneti eszközök és a számítógép), < szoftver (ARC/INFO, ArcView, MapInfo), < adatok, < felhasználók. Leíró adatok vagy attribútumok: az egyes objektumok sajátságait, tulajdonságait írják le számítógépek számára feldolgozható módon. A FIR- ek által megválaszolható kérdések: < 1. Mi van egy adott helyen?

Részletesebben

Nem roncsoló tesztelés diszkrét tomográfiával

Nem roncsoló tesztelés diszkrét tomográfiával Nem roncsoló tesztelés diszkrét tomográfiával Dr. Balázs Péter, adjunktus Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék SZTE TTIK, Informatikai Tanszékcsoport A teszteléshez használt CT berendezés lapdetektor

Részletesebben

Lézerszkenner alkalmazása a tervezési térkép készítésénél

Lézerszkenner alkalmazása a tervezési térkép készítésénél Lézerszkenner alkalmazása a tervezési térkép készítésénél Geodézia az ingatlan-nyilvántartáson túl tapasztalatok és gondolatok 2012. November 30. Geodézia Földmérőmérnöki Szolgáltató Kft. Szekszárd Kunfalvi

Részletesebben

IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB

IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB IoT szolgáltatások fejlesztése - SensorHUB Érzékelés Feldolgozás Beavatkozás Lengyel László lengyel@aut.bme.hu Aktuális helyzet, körülmények A szenzorok, a mobil eszközök képessége nő A felhőszolgáltatások

Részletesebben

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Modellek

ADATBÁZIS-KEZELÉS. Modellek ADATBÁZIS-KEZELÉS Modellek MODELLEZÉS Információsűrítés, egyszerűsítés Absztrakciós lépésekkel eljutunk egy egyszerűbb modellig, mely hűen tükrözi a modellezni kívánt világot. ADATMODELL Információ vagy

Részletesebben

Utcai objektumok gyors osztályozása LIDAR pontfelhősorozatokon

Utcai objektumok gyors osztályozása LIDAR pontfelhősorozatokon Utcai objektumok gyors osztályozása LIDAR pontfelhősorozatokon Börcs Attila 1,2, Nagy Balázs 1 és Benedek Csaba 1 1 Számítógépes Érzékelés Kutatólaboratórium, Magyar Tudományos Akadémia, Számítástechnikai

Részletesebben

Kvantitatív módszerek

Kvantitatív módszerek Kvantitatív módszerek szimuláció Kovács Zoltán Szervezési és Vezetési Tanszék E-mail: kovacsz@gtk.uni-pannon.hu URL: http://almos/~kovacsz Mennyiségi problémák megoldása analitikus numerikus szimuláció

Részletesebben